Data Lake
Ein Data Lake ist ein zentraler Speicherort für große Mengen unstrukturierter und strukturierter Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format. Er dient der Speicherung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, ohne dass diese vorab transformiert werden müssen. Im Gegensatz zu traditionellen Data Warehouses verzichtet er auf den ETL-Prozess und bietet Flexibilität für Anwendungen wie Berichterstellung, Visualisierung und maschinelles Lernen. Vorteile sind die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz, Nachteile betreffen die Datenqualität und die Komplexität der Analyse.
Definition
Abschnitt betitelt „Definition“Ein Data Lake ist ein zentraler Speicherort, der große Mengen an unstrukturierten und strukturierten Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format aufnimmt. Er ermöglicht die Speicherung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen.
Merkmale
Abschnitt betitelt „Merkmale“- Unstrukturierter Daten-Pool: Data Lakes speichern Daten in ihrem Rohformat, ohne vorherige Strukturierung oder Verarbeitung.
- Einziger Speicher für Unternehmensdaten: Sie dienen als zentrale Anlaufstelle für alle Unternehmensdaten, unabhängig von deren Herkunft.
- Anwendungsbereiche:
- Berichterstellung: Erleichtert die Erstellung von Berichten durch den Zugriff auf umfassende Datenbestände.
- Visualisierung: Unterstützt die Datenvisualisierung, um Muster und Trends zu erkennen.
- Erweiterte Analysen: Ermöglicht tiefere Analysen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Maschinelles Lernen: Bietet die Grundlage für Machine-Learning-Modelle, die auf großen Datenmengen trainiert werden.
ETL-Prozess
Abschnitt betitelt „ETL-Prozess“Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken erfolgt kein ETL-Prozess (Extract, Transform, Load). Daten werden direkt in den Data Lake geladen, ohne sie vorher zu transformieren.
Vorteile
Abschnitt betitelt „Vorteile“- Flexibilität: Daten können in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden, was eine hohe Flexibilität bei der Datennutzung ermöglicht.
- Skalierbarkeit: Data Lakes können große Datenmengen speichern und sind oft kostengünstiger als traditionelle Datenbanken.
Nachteile
Abschnitt betitelt „Nachteile“- Datenqualität: Da Daten unstrukturiert und ohne vorherige Verarbeitung gespeichert werden, kann die Datenqualität variieren.
- Komplexität: Die Analyse von Rohdaten kann komplexer sein und erfordert oft spezialisierte Kenntnisse.
Quellen
Abschnitt betitelt „Quellen“Autoren der Wikimedia-Projekte. (2020, February 20). Data Lake – Wikipedia. Retrieved from https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Data_Lake&oldid=244405639